Inteligencia Artificial Detecta Signos de TDAH a Través de una Fotografía del Ojo

Un Avance Médico Prometedor

Un equipo de científicos en Corea del Sur ha dado un paso importante en el diagnóstico de trastornos neurológicos al desarrollar una tecnología basada en inteligencia artificial (IA) que puede detectar señales del trastorno por déficit de atención e hiperactividad (TDAH) a partir de una simple fotografía del ojo. Según los investigadores, el sistema logró una precisión del 96,9%, superando ampliamente otras formas de análisis existentes.

Este avance no busca reemplazar a los métodos tradicionales de diagnóstico, sino ofrecer una herramienta de apoyo rápida, no invasiva y accesible que complemente las evaluaciones clínicas actuales.

La Retina como Ventana al Cerebro

La clave de este desarrollo está en la retina, un tejido del ojo que forma parte del sistema nervioso central y que, por lo tanto, puede reflejar cambios neurológicos y psiquiátricos. En personas con TDAH, estudios previos han detectado engrosamiento de la retina, anomalías en la densidad vascular y alteraciones en el disco óptico. Estos rasgos están relacionados con niveles irregulares de dopamina, un neurotransmisor crucial para funciones como la atención y el control de impulsos.

“El papel de la dopamina en el desarrollo retiniano y la señalización sináptica es fundamental”, explican los autores del estudio publicado en Nature. “Las anomalías observadas en la retina de niños con TDAH apoyan esta conexión neurobiológica.”

Un Estudio con Base Clínica

El estudio se llevó a cabo con la participación de 646 menores de 19 años en Corea del Sur, de los cuales algunos habían sido diagnosticados con TDAH y otros formaban parte de un grupo de control sin alteraciones neurológicas. En total, se analizaron 1.108 imágenes oculares.

A partir de las diferencias observadas —como vasos sanguíneos más anchos, mayor densidad vascular y irregularidades ópticas— los investigadores entrenaron cuatro modelos de IA para reconocer patrones asociados al TDAH. El resultado fue contundente: los sistemas fueron capaces de distinguir con casi un 97% de exactitud entre pacientes con TDAH y personas neurotípicas.

IA al Servicio del Diagnóstico Temprano

Si bien ya existen técnicas médicas que alcanzan niveles similares de precisión, muchas de ellas requieren equipamiento costoso o procedimientos complejos, lo que limita su uso en contextos cotidianos. En cambio, una fotografía del ojo —tomada con tecnología accesible— combinada con inteligencia artificial, podría convertirse en una alternativa rápida y económica, especialmente útil para detectar el TDAH en etapas tempranas.

No obstante, los investigadores son claros: esta herramienta no reemplaza el diagnóstico profesional. Las entrevistas clínicas, las pruebas estandarizadas y la observación conductual siguen siendo la base del diagnóstico psiquiátrico. La IA, en este caso, sería un apoyo objetivo adicional para confirmar o descartar casos con mayor precisión.

¿Qué es el TDAH?

El trastorno por déficit de atención e hiperactividad (TDAH) es un trastorno del neurodesarrollo que se manifiesta principalmente a través de la hiperactividad, la impulsividad y la falta de atención sostenida. Comienza habitualmente en la infancia o adolescencia y puede persistir hasta la vida adulta si no se trata adecuadamente.

Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), el TDAH afecta aproximadamente al 5,29% de la población infantil y adolescente a nivel global. Su diagnóstico temprano es fundamental para aplicar estrategias terapéuticas que mejoren la calidad de vida de los pacientes.

Un Futuro Prometedor

Este desarrollo surcoreano representa un paso hacia una medicina más personalizada, preventiva y basada en datos objetivos. Con el respaldo de más estudios clínicos y la integración de esta tecnología en sistemas de salud, es posible que en un futuro cercano una simple fotografía del ojo pueda ser parte del protocolo estándar para la evaluación del TDAH, ayudando a miles de familias a acceder a un diagnóstico más rápido y certero.